一种基于多视图半监督的学生心理健康预测方法及系统

本发明提出一种基于多视图半监督的学生心理健康预测方法及系统，涉及心理健康预测领域。获取包含学生教育特征向量及心理健康标签的正样本集与待预测未标记样本集，输入心理健康预测模型，其中可靠负样本选择模块根据正样本集与待预测未标记样本集的距离，筛选出可靠负样本集；多视图协同训练模块包括多项教育数据对应的分类器，用于抽取正样本集和可靠负样本集中的教育数据及标签，训练分类器，对待预测未标记样本集进行心理健康预测，并基于代价敏感机制综合各分类器伪标签，得到待预测未标记样本的心理健康预测结果并生成评语。通过引入PU学习范式，结合多视图学生相关数据及分类器协同训练，融合不同视图数据间的互补信息提升模型预测性能。